在探索使用无人机智能飞控技术进行血吸虫病监测的领域中，一个关键的专业问题在于如何确保无人机在复杂地形和植被覆盖下的精准定位与飞行，血吸虫病主要流行于水网地带，这些地区往往地势复杂、植被茂盛，给无人机的导航与定位带来巨大挑战。
传统的GPS系统在密集植被区可能因信号遮挡而失效，导致无人机偏离预定航线或无法准确降落，而智能飞控系统需结合高精度传感器、视觉识别技术和机器学习算法，以实现即使在树木密集、水体交错的环境中也能稳定飞行并精确采集数据。
如何有效处理和分析由无人机搭载的传感器（如高光谱相机、热成像仪）收集到的海量数据，以准确识别血吸虫病传播的热点区域，也是当前技术的一大难题，这要求智能飞控系统不仅要“聪明”地飞，还要“智慧”地处理和解读数据，为公共卫生决策提供科学依据。
无人机智能飞控在血吸虫病监测中的应用前景广阔，但精准定位与数据处理两大技术瓶颈仍需突破，以实现更高效、精准的疾病监测与防控。
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